Lora 썸네일형 리스트형 QLora 구조 https://www.linkedin.com/posts/andrew-iain-jardine_llm-opensource-gpt3-activity-7153038508087984128-Qiqq?utm_source=share&utm_medium=member_android LinkedIn Andrew Jardine 페이지: #llm #opensource #gpt3 | 댓글 30 MoE ➕ QLoRA 🟰 PESC ......a new technique that turns any #LLM into a MoE LLM........ also we get a new #opensource model that beats Mixtral 🥳 The clever… | 댓글 30 www.linkedin.com 항상 댓글에 Lora와.. 더보기 LORA (Low-Rank Adaptation) vs Adapter LORA (Low-Rank Adaptation) - attention에 추가 네트워크 삽입 Adapter - FFN에 추가? Adapter와 LORA의 주요 차이점은 다음과 같습니다: 구조적 차이: Adapter는 모델의 각 레이어 사이에 추가적인 신경망 레이어를 삽입하여 모델을 조정하는 반면, LORA는 기존 레이어의 가중치를 직접 조정합니다. LORA는 낮은 차원의 행렬을 이용해 기존의 가중치에 변화를 주어 적응시키는 방식입니다. 파라미터 증가: Adapter는 추가 레이어를 통해 파라미터 수가 증가하는 반면, LORA는 매우 적은 수의 추가 파라미터로 기존 모델을 조정합니다. 이는 특히 파라미터 수를 최소화하면서도 효과적인 학습을 원하는 경우 유리할 수 있습니다. 유연성과 특화: Adapter는 다.. 더보기 이전 1 다음